Kami tidak tahu apakah dia benar Vladimir Putin untuk menegaskan bahwa "siapa pun yang mengembangkan kecerdasan buatan terbaik akan menjadi penguasa dunia". Memang kami berharap tidak, mengingat bahwa dalam masyarakat bebas di mana kami ingin terus hidup, paling banyak harus ada bisnis yang sukses dan konsumen warga negara yang puas. Namun, sulit untuk menemukan satu industri di mana kecerdasan buatan tidak akan berubah secara radikal dalam beberapa tahun dan dekade mendatang.
Pikirkan kontribusi berharga yang dapat diberikan oleh AI obat, membantu dokter meningkatkan diagnosis, memprediksi penyebaran penyakit dengan lebih presisi dan tepat waktu, serta menyesuaikan terapi. Potensi besar yang sama di sektor transportasi, di mana AI memungkinkan mengemudi tanpa pengemudi. atau diindustri manufaktur, di mana secara radikal mengubah pekerjaan di pabrik, dengan munculnya robot generasi baru, semakin canggih dan mampu melakukan tugas berulang, merancang model produksi, memberikan tingkat kualitas yang lebih tinggi. Dalam layanan, AI memungkinkan perusahaan untuk merespons lebih cepat kebutuhan konsumen akhir, bahkan mungkin sebelum mereka pergi ke toko atau mengklik aplikasi untuk melakukan pemesanan.
Menurut banyak ahli, diskontinuitas teknologi transversal seperti AI benar-benar sebanding dengan yang dihasilkan oleh munculnya mesin uap yang memungkinkan revolusi industri pertama di Inggris pada akhir abad kedelapan belas; listrik dan mesin pembakaran dalam (tanpa melupakan minyak dan kimia) yang menentukan revolusi industri kedua antara akhir abad ke-5 dan awal abad ke-XNUMX; dan komputer yang meletakkan dasar untuk siklus terakhir dari kemajuan pesat. Bersama-sama dan berkat teknologi digital lainnya (IoT, XNUMXG, cloud, blockchain, dll.), AI memulai revolusi keempat (industri tetapi tidak hanya, mencakup semua sektor produktif).
Memang, menurut ekonom Erik Brynjolfsson dan Andrew McAfee, kita bahkan dapat berbicara tentang usia kedua mesin (dengan demikian melewatkan dua revolusi perantara): jika revolusi industri akhir abad kedelapan belas menghasilkan usia pertama mesin, sehingga memungkinkan untuk mengatasi mesin uap yang ditemukan oleh Watt batas kekuatan berdasarkan otot, manusia atau hewan, pergeseran radikal kedua dari paradigma teknologi dan ekonomi memungkinkan lewati Pilar Hercules yang diwakili oleh kemungkinan otak manusia yang dipercayakan kepada kita oleh Ibu Pertiwi.
Jauh dari disiplin baru, AI lahir pada XNUMX-an, tetapi diantisipasi lebih awal dalam studi banyak ilmuwan, di antaranya yang paling terkenal pada saat itu sebagian besar adalah orang Eropa, seperti John von Neumann e Alan Turing. Yang pertama menggunakan ungkapan itu adalah John McCarthy, seorang matematikawan muda Amerika yang pada tahun 1956 memutuskan untuk menyelenggarakan seminar tentang subjek tersebut di universitasnya, Dartmouth College, di New Hampshire. Dalam permintaan dana yang ditujukan kepada Rockefeller Foundation, kelompok kerja yang dibentuk oleh McCarthy secara profetis menegaskan bahwa "upaya akan dilakukan untuk mencari tahu bagaimana kita dapat membuat mesin menggunakan bahasa, merumuskan abstraksi dan konsep, memecahkan jenis masalah yang sekarang disimpan. bagi manusia dan memperbaiki diri.
Kurang tepat, dan lebih mungkin merupakan cara yang berguna untuk memaksimalkan peluang keberhasilan aplikasi pendanaan, prediksi yang menurutnya "kami berpikir bahwa kemajuan yang signifikan dapat terjadi dalam satu atau lebih masalah ini jika sekelompok ilmuwan bekerja sama untuk ' musim panas". Lebih dari lima puluh musim panas telah berlalu sejak itu sebelum AI menjadi kenyataan, dalam lebih banyak aplikasi. Dan sekelompok ilmuwan saja tentu tidak cukup. Hari ini investasi tahunan dalam AI di dunia berjumlah beberapa puluh miliar dolar dan semuanya menunjukkan bahwa mereka akan bangkit kembali, dan banyak lagi, dalam beberapa tahun mendatang.
Tetapi yang menentukan percepatan menuju realisasi impian pertengahan musim panas tahun 1956 di atas semua itu adalah dua faktor persiapan ledakan investasi yang dialami dalam beberapa tahun terakhir. Pertama-tama, kinerja komputer telah meningkat secara eksponensial. Hukum Moore, pertama kali dirumuskan pada tahun 1965 oleh Gordon Moore, salah satu pendiri Intel, menunjukkan bahwa daya komputasi meningkat dua kali lipat setiap delapan belas bulan. Jika saat ini keberadaan hubungan tersebut dipertanyakan oleh banyak pihak, implikasi nyata yang telah kita saksikan dalam rentang waktu yang relatif singkat tidak dapat disangkal. Misalnya, daya komputasi yang sama yang hingga saat ini dipercayakan kepada kalkulator besar kini dapat dimasukkan ke dalam objek seukuran ponsel sederhana. Atau PlayStation.
Pada tahun 1996, ASCI Red, hasil dari investasi besar oleh pemerintah AS, biaya 55 juta dolar, adalah komputer super terkuat di dunia, yang pertama melampaui ambang batas 1 teraflop, mencapai rekor 1,8 teraflop pada tahun berikutnya, daya komputasi yang sama hanya disamai sembilan tahun kemudian oleh PlayStation 3 dari Sony. Namun, alih-alih menempati hampir 200 meter persegi seperti ASCI Red, itu bisa ditempatkan di rak kecil dan terjual puluhan juta eksemplar. Oleh karena itu, pertumbuhan daya komputasi secara eksponensial telah secara dramatis melipatgandakan perangkat yang mampu melakukan operasi yang sangat kompleks.
Secara paralel, proses digitalisasi telah memungkinkan untuk mendeteksi, mengirim, dan memproses sejumlah besar data, khususnya berkat peningkatan konektivitas dan penurunan harga sensor yang dapat digunakan untuk mengumpulkan informasi dari dunia luar. Stok data yang diarsipkan secara global mengikuti Hukum Moore sendiri, sedemikian rupa sehingga unit pengukuran yang tersedia untuk mengukur kuantitas total mulai habis.
Kedua faktor ini, kapasitas komputasi yang sangat tinggi dan data dalam jumlah besar yang tersedia, telah memungkinkan apa yang disebut Mesin belajar, salah satu komponen dasar AI yang memungkinkan mesin belajar berdasarkan data yang diproses, untuk dapat menjadi cerdas dalam segala hal. Akhirnya mewujudkan harapan para ilmuwan muda yang berkumpul di New Hampshire lebih dari enam puluh tahun yang lalu. Dan bahkan mulai membebani apa yang disebut "paradoks dari Moravec”, ilmuwan kecerdasan buatan Kanada yang dalam bukunya tahun 1988 menyatakan bahwa “relatif mudah untuk membuat komputer tampil setingkat orang dewasa dalam tes kecerdasan atau permainan catur, tetapi berbicara tentang persepsi atau mobilitas itu sulit atau tidak mungkin untuk memberi mereka kemampuan seperti anak berusia satu tahun”.
Karena itu, Asumsi Moravec - dan di sinilah letak aspek paradoksnya - adalah bahwa penalaran yang sangat canggih pun membutuhkan daya komputasi yang jauh lebih sedikit daripada aktivitas sensorimotor. Namun, dalam menghadapi peningkatan luar biasa dalam kapasitas komputasi, dikombinasikan dengan peningkatan teknik pembelajaran mesin, paradoks yang dicatat oleh Moravec, meski sebagian terus ada, semakin dipertanyakan. Terbukti dengan semakin canggihnya robot yang digunakan perusahaan di pabriknya untuk memindahkan objek (inilah yang dilakukan Amazon dengan robot KIVA, sebuah startup Boston yang diakuisisi oleh perusahaan e-commerce pada tahun 2012 seharga 775 juta dolar) atau mobil self-driving yang pada tingkat eksperimental telah menjadi realitas terkonsolidasi selama bertahun-tahun.
